人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处基于LLMs构建的自主智能体，有望实现类似人类的决策能力。图1展示了LLMs驱动的自主智能体领域的增长趋势。从2021年1月到2023年8月，不同颜色代表不同类别的智能体。例如，游戏智能体旨在模拟游戏玩家，而工具智能体主要关注工具使用。然而，

在人工智能快速发展的今天，如何有效利用大型语言模型（LLMs）成为了一个普遍关注的话题。这是9月份的一篇论文，提出了LangGPT结构化提示框架和Minstrel多代理提示生成系统，为非AI专家使用LLMs提供了强大支持。对于非人工智能专家来说，构建高质量的提示以充分利用LLMs的能力仍然是一个巨大

随着大语言模型(LLMs)规模和复杂性的增长，寻找减少它们的计算和能耗的方法已成为一个关键挑战。一种流行的解决方案是量化，其中参数的精度从标准的16位浮点(FP16)或32位浮点(FP32)降低到8位或4位等低位格式。虽然这种方法显著减少了内存使用量并加快了计算速度，但往往

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核

引言

OpenAI推出了o1，这是一种通过强化学习训练的大型语言模型，专门用于进行复杂的推理任务。o1在回答问题之前会“思考”，能够在响应用户之前生成一条长的内部思维链。在编程竞赛问题（Codeforces）中，OpenAIo1的排名在89%分位，位列美国数学奥林匹克预选赛（AIME）前500名学生之列，并且在物理、生

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前言算法暑期实习机会快结束了，校招大考即将来袭。当前就业环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，岗位在变少，要求还更高了。最近，我们陆续整理了很多大厂的面试题，帮助球友解惑答疑和职业规划，分享了面试中的那些弯弯绕绕。分享100道大模型面试八股文，喜欢记得点赞

前言很明显，这是一个偏学术方向的指南要求，所以我会把整个LLM应用的从数学到编程语言，从框架到常用模型的学习方法，给你捋一个通透。也可能是不爱学习的劝退文。通常要达到熟练的进行LLM相关的学术研究与开发，至少你要准备数学、编码、常用模型的知识，还有LLM相关的知识的准备

计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-171.LargeLanguageModelsinBiomedicalandHealthInformatics:AReviewwithBibliometricAnalysisHYu,LFan,LLi,JZhou,ZMa,LXian,WHua,SHe…-JournalofHealthcare…,2024生物医学和健康信

计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-161.SecuringLargeLanguageModels:AddressingBias,Misinformation,andPromptAttacksBPeng,KChen,MLi,PFeng,ZBi,JLiu,QNiu-arXivpreprintarXiv:2409.08087,2024保护大型语言模型：解决偏见、

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中，畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡（SebastianRaschka）将指导你逐步创建

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先用一张图片说明这篇blog多火热！本篇大型语言模型（LLM）课程分为三个部分：

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：    今天摘选了一篇论文分享给大家。该论文介绍了一个名为ECCAnalyzer的新框架，它利用大型语言模型（LLMs）从电话会议（ECCs）中提取更丰富、更细粒度的信息，以提高股票波动性预测的性能。研究者们采用了一种

问题背景在推理过程中使用TOT方式可以增加推理性能，但由于增加了推理次数，导致耗时过大。目前待解决的问题是如何能在推理时既保持很好的推理能力，又保持推理耗时不会过大。本文方法文章提出CPO（ChainofPreferenceOptimization）方式。该方法使用TOT方式来探索推理路径得到

#Carpentopod当代版木牛流马？国外网友造出「会走路的桌子」，引百万人围观你想喝瓶啤酒，于是就把桌子叫了过来。这不是吃了菌子才有的场景，而是国外网友的一项发明，名叫Carpentopod。整个桌子有12条腿，里面内置了电机，是木工、电子和编程结合的产物。只要按下遥控器，桌子就会向你走来，像一

觉得中大厂面试太难的，完全就是自己没准备充分，技术不到位，没准备的面试完全是浪费时间，更是对自己的不负责!.今天我给大家分享一下我整理的《精选50个大模型高频面试题》大模型面试专题和答案，其中大部分都是面试常问的面试题，可以对照这查漏补缺奥！祝大家早日上岸呀！1.简述GP

大型语言模型（LLMs）作为一种生成式AI技术，在近两年内获得了显著的关注和应用。但是在实际部署中，LLMs的知识局限性和幻觉问题仍然是一个挑战。检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）通过为LLM提供额外的外部知识和上下文，有效地解决了这些问题。截至2024年RAG已经成为应用生成

前言本书将向您介绍大型语言模型（LLM）的基本概念，以及与之相关的技术。这本书首先介绍了ChatGPT等对话式AI的兴起，以及它们与更广泛的大型语言模型的关系。从那里，您将了解自然语言处理（NLP）、其核心概念以及它如何导致LLM的兴起。接下来，您将深入了解转换器及其特征（例如自我注意）

前言    近两年AIGC发展的非常迅速，从刚开始的只有ChatGPT到现在的很百家争鸣。从开始的大参数模型，再到后来的小参数模型，从一开始单一的文本模型到现在的多模态模型等等。随着一起进步的不仅仅是模型的多样化，还有模型的使用方式。大模型使用的门槛越来越低，甚至现在每个人都可

前言现有的RAG框架通常使用100词的短段落作为检索单元，这种设计使得检索器需要在大量语料库中搜索，增加了工作负担，并且容易引入难负样本，影响性能。LongRAG框架为了解决这一问题，该框架使用长检索单元（最多4K词），显著减少了语料库的大小（从22M减少到600K），从而减轻了检索器的负担，并提

数字时代，人工智能（AI）及其相关技术正日益成为许多领域的热门话题。其中，生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLMs）引起了广泛的兴趣和讨论。然而，尽管这些术语在科技界和专业领域中频繁出现，网络工程师对其的理解却不多。什么是生成式人工智能和大型语言模型？本文将为大家介绍大

大型语言模型（LLMs）在语言处理方面取得了显著成果，并广泛应用于各种场景。然而，在移动设备（如手机）上实现LLMs存在许多挑战，特别是在内存、能耗和计算需求方面的限制。这些制约因素阻碍了LLMs在此类设备上的广泛应用。一种有前景的解决方案是减少权重和激活的位宽，使8位激活成为在设备